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怎么学机器学习和深度学习
由于其独特的复杂性，深度学习通常需要大量的计算***和数据进行训练，而且其过程也比传统机器学习更复杂。不过它们共同的目标都是为了从数据中提取信息以做出决策和预测。总的来说，机器学习是一个更广泛的领域，深度学习是其下的一个分支。
深度学习和机器学习的关系是什么？很多同学以为要先学机器学习再学深度学习是这样吗？【回答】机器学习肯定是深度学习的基础，因为深度学习就是深度神经网络，而人工神经则是机器学习的一大经典模型。但是我们要认识到机器学习领域包含的算法和模型太多，因此想要专精深度学习不一定要学会其他许多的机器学习算法和理论。
本文旨在阐述人工智能、机器学习、深度学习和大模型之间的区别，以帮助理解这些关键技术是如何共同推动计算机技术发展的。首先，人工智能（AI）是指计算机模拟人类智能，如语音助手能在听到指令后提供天气信息，自动驾驶汽车能感知环境并做出决策。AI的总体目标是让机器具备类似人类的思考和解决问题能力。
深度学习正变得越来越流行，很多人都会问：“那么它与机器学习有什么关系？”网上有很多比较它们的文章，但对于那些没有机器学习背景的人来说，这些文章可能过于理论。本文将使用传统机器学习和深度学习两种不同的方法来解决同一个问题，以便说明它们之间的联系。
与机器学习的区别在于我只需要提供图片，无需人为定义特征，机器从无数可能的规律中总结最显著最合适的特征，来完成预测。我们来看看深度学习是如何工作的。以人脸识别为例，如果是传统机器学习，首先要确定相应的“面部特征”作为机器学习的特征（眼睛、鼻子等等），以此来对对象进行分类识别。
机器学习中常见的算法的优缺点之决策树
模式识别算法是数据科学和人工智能领域中不可或缺的一部分，用于从数据中提取有意义的模式和特征。在Python环境下，基于机器学习的算法广泛应用于模式识别任务中。以下是一些常见的模式识别算法及其应用案例： 多层感知机（MLP）：这是一种前馈神经网络，通过多层非线性变换对数据进行建模。
机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2） 演绎学习 （3） 类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。
决策树（DT）是一类常见的机器学习算法，基于树结构进行决策。决策树包含根节点、内部节点与叶节点。叶节点对应决策结果，内部节点进行属性测试。从根节点至叶节点的路径表示判定序列。目标是产生泛化能力强的决策树，处理未见过示例。基本流程遵循分而治之策略。
决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于分类和回归任务。决策树的每个节点代表一个特征或属性，并根据该特征将数据集分为不同的分支。每个分支代表一个可能的状态或类别，决策树的构建过程是一个逐步细化分类的过程。决策树节点后的概率之和是指每个分支后样本属于该分支的概率之和。
因此，决策树AI和生成树AI在应用领域和算法原理方面存在一定差异。决策树AI主要应用于分类、预测等机器学习任务，而生成树AI则主要应用于解决优化问题。
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